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文档简介

1、    浅析配送中心规划设计中的模型与方法    于赛赛【摘要】在物流网络中,配送中心连接着供货点和需求点,是两者之间的桥梁,在物流系统中有着举足轻重的作用。配送中心作为物流网络的节点,连接上游的供货点和下游的需求点,在整个物流系统中起着承上启下的作用。配送中心直接关系到整个配送的效率,物流成本以及顾客满意度,将会对企业的运营产生重要的影响。本论文在综述国内外配送中心问题研究现状的基础上,对配送中心规划设计中的模型、方法进行研究,为研究配送中心和企业建立配送中心提供依据。【关键词】配送中心 分析 模型 方法一、前言配送中心作为物流网络中作业最为复杂的节点

2、之一,在物流系统中对降低物流成本起着重要作用。合理规划物流配送中心,尤其是配送中心内部物流系统,为配送中心的有序运作提供必要的设施条件是非常重要的。配送是商品流通的终端环节,配送中心是进行商品配送的基础设施和组织者。许多具有实力的生产企业和第三方物流企业根据自身特点建立配送中心,对自己的产品或所经营的商品进行配送作业,因此,配送中心对企业的发展有决定性作用。配送中心内部物流系统规划是配送中心规划的重要内容,其规划合理与否直接关系到配送中心运作的优劣,不适宜的规划布局将会延缓货物与信息的流动,需要经常改建和调整,会给配送作业造成混乱,降低运作效率,增加运营成本。配送中心设施布局一旦完成,调整变更

3、将会造成巨大的损失浪费。所以,深入研究配送中心内部物流系统规划布局理论与方法将促进现代物流业的健康发展。合理的规划布局能够充分发挥配送中心的设计能力,充分有效地利用设施空间、设备、人员和能源,最大限度地减少物料搬运距离与强度,简化作业流程,为从业人员提供方便、舒适、安全和卫生的良好工作环境。在论文写作之初,笔者在中国知网中输入关键词“配送中心”进行检索,得到关联关键词有“配送中心选址”、“配送中心规划”、“配送中心管理信息系统”、“配送中心建设”、“配送中心设计”、“配送中心选址研究”、“配送中心布局”以及“配送中心优化。此外,利用citespace软件,以中国知网数据库为基础,选取主题为“配

4、送中心”2002-2015年的500文献作分析,选择参数为文章的关键词,当阈值为0时,分析得到文章的关键词网络图如下图1所示。该分析中的阈值代表各个关键词次数,阈值越大,表示关键词重叠概率越大。当阈值为20的时候,得到个关键词信息如下图2所示:二、配送中心规划设计中的模型、方法(1)baumol-wolfe模型。baumol和wolfe构造了一个整数规划模型:在满足供应及需求约束下,追求由运输费、输送费及可变费用组成的总费用最低,以此选定物流中心,此模型的优点是:计算比较简单;能评价流通过程的总费用(运输费用、仓库管理费用和发送费用之和);能求解倉库的通过量,即决定仓库规模的目标;根据仓库可变

5、费用的特点,可以采用大批量进货的方式。模型的缺点是:由于采用的是逐次逼近法,所以不能保证得到最优解。此外,由于选择备选地点的方法不同,有时求出的较优解中可能出现有仓库数过多的情况。也就是说,还可能有仓库数更少、总费用更小的解存在。因此,必须仔细研究所求得的解是否为最优。仓库的固定费用在解中没有反映出来。(2)重心法模型。重心法(centroid method)是解决单设施选址的一个常用模型。所谓重心法是将物流系统的需求点看成是分布在某一平面范围内的物体系统。各点的需求量和资源分别看成是物体的重量,物体系统的重心将作为物流网点的最佳设置点。利用确定物体重心的方法来确定物流网点的位置。重心法是解决

6、只设置一个配送中心的简单模型,这是一连续型模型,相对于离散型模型来说,对流通中心的选择不加特定限制。有白由选择的长处。可是,从另一方面看,重心法模型的自由度多也是一个缺点。因为迭代计算求得的最佳地点实际上是很难找到的。有时是不能实现的。有的地点可能在江河中间、街道中间或处于人口稀少、环境恶劣的地区。流通中心和发送地点的数目很多,数学模型的建立十分困难,求解的计算也很复杂。在这种情况下,可以用逐次逼近法来求解。(3)混合整数规划模型。混合整数规划法的主要优点是它能够把固定成本以最优的方式考虑进去,它是商业选址模型中最受欢迎的方法。一般,用混合整数规划来描述选址模型,目标是使各种成本费用的总和最小,而用整数变量表示各种选择,用连续变量表示工厂的生产能力、各种资源的分配等,用约束表示物流平衡关系和供需关系等。混合整数规划作为一种方法非常有吸引力,但该方法处理大规模选址问题时可能需要较长的时间求解,尽管有了更快的计算机,这个问题仍然令人头痛。(4)cflp法。当配送中心的能力有限,而且用户的地址和需求量以及设置多个配送中心的数目均已确定的情况下,可采cflf(capacitated facility location problem)法,从配送中心的备选地点中选出总费用最

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